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Contextual RAG Memory (CRAG-Mem)

개요생성형 AI 모델은 방대한 사전 학습 데이터를 바탕으로 새로운 응답을 생성하지만, 실시간 문맥 이해나 동적인 외부 지식 반영에는 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**이며, 이를 더욱 정교하게 만든 구조가 바로 **Contextual RAG Memory(CRAG-Mem)**입니다. CRAG-Mem은 문맥에 따라 검색과 생성, 메모리 갱신을 통합적으로 수행하는 지능형 메모리 프레임워크로, 사용자 맞춤형 AI 시스템 구현에 핵심적 역할을 합니다.1. 개념 및 정의**CRAG-Mem(Contextual RAG Memory)**는 문맥 기반 정보 검색, 생성, 기억 보존 기능을 결합한 하이브리드 메모리 아키텍처로, ..

Delta-Kernel Incremental Table (DKIT)

개요데이터 기반 시스템이 대규모화되고 실시간성이 요구되면서, 전체 데이터를 매번 재처리하는 방식은 비효율적이며 확장성이 떨어집니다. 이를 극복하기 위한 솔루션으로 **Delta-Kernel Incremental Table(DKIT)**이 주목받고 있습니다. DKIT는 변경된 데이터만을 효율적으로 추적하고 처리할 수 있도록 설계된 증분 데이터 처리 아키텍처로, 특히 데이터 레이크하우스, 스트리밍 분석, 이벤트 기반 플랫폼 등에서 핵심 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의**Delta-Kernel Incremental Table (DKIT)**은 원본 데이터 테이블에서 변경 사항만을 추출해 처리하는 증분 업데이트 기반 커널 구조로, 데이터 변경 이력 추적, 버전 관리, 증분 연산 최적화를 가능하게 하는 테이..

Resilience Engineering Framework (REF)

개요디지털 전환이 가속화되며 시스템은 점점 더 복잡해지고, 단일 장애가 전체 운영에 미치는 영향도 커지고 있습니다. 이에 따라 시스템, 조직, 인프라 전반의 회복탄력성(Resilience) 확보가 핵심 과제로 부상하고 있습니다. **Resilience Engineering Framework (REF)**는 다양한 복잡계 시스템에서 장애, 위기, 불확실성에 유연하게 대응하고 신속하게 회복할 수 있도록 설계된 통합 프레임워크입니다. 이 글에서는 REF의 개념, 구성, 기술 요소, 적용 사례 등을 통해 복원력 중심 시스템 구축 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의**Resilience Engineering Framework (REF)**는 시스템이 실패나 변화, 외부 충격에 직면했을 때도 기능을 유지하거나 회..